package e_BST;

import java.util.List;
import java.util.Stack;


public class BST_try<E extends Comparable<E>> {

	private class Node{
		private E e;
		private Node left;
		private Node right;
		
		public Node(E e, Node left, Node right) {
			this.e = e;
			this.left = left;
			this.right = right;
		}
		
		public Node(E e) {
			this(e, null, null);
		}
		
		public boolean isLeaf() {
			return (this.left == null && this.right == null);
		}
		
		@Override
		public String toString() {
			return this.e.toString();
		}
	}
	
	private int size;
	private Node root;
	
	public boolean isEmpty() {
		return size == 0;
	}

	// 向二分搜索树中添加新的元素e
	void add(E e) {
		if(isEmpty())
			root = new Node(e);
		else {
			Stack<Node> stack = new Stack<>();
			stack.push(root);
			while(!stack.isEmpty() ) {
				Node cur = stack.pop();
//				if(cur == null) {    //这里不能用isLeaf，插入的地方的父节点可能是只有一个孩子；但如果用 ==null，里面的逻辑又成空指针了，非递归方法没法回到上一轮迭代，所以只能在最后一个有效值处赋值；
//					if(e.compareTo(cur.e) > 0)
//						cur.right = new Node(e);
//					else if(e.compareTo(cur.e) < 0)
//						cur.left = new Node(e);
//				}
				
				if(e.compareTo(cur.e) > 0) {
					if(cur.right == null) {
						cur.right = new Node(e);
					}
					else
						stack.push(cur.right);
				}
				else if(e.compareTo(cur.e) < 0) {          //这样的判断去掉了重复元素；
					if(cur.left == null) {
						cur.left = new Node(e);
					}
					else
						stack.push(cur.left);
				}
				
			}
			
		}size++;
			
	}
	public static void main(String[] args) {
		BST_try<Integer> test = new BST_try<>();
//		BST<Integer> test = new BST<>();
		test.add(1);
		test.add(2);
		test.add(5);
		test.add(4);
		test.add(7);
		test.add(3);
		test.add(0);
		System.out.println(test);
		System.out.println(test.contains(4));
		
	}

	// 看二分搜索树中是否包含元素e
	boolean contains(E e) {
		boolean ret = false;
		Stack<Node> sk = new Stack<>();
		sk.push(root);
		while(!sk.isEmpty()) {
			 Node cur = sk.pop();
			 if(cur == null)
				 break;
			 
			 if(e.compareTo(cur.e) > 0)
				 sk.push(cur.right);
			 else if(e.compareTo(cur.e) < 0)
				 sk.push(cur.left);
			 else {
				 ret = true;
				 break;
			 }
			 
		}return ret;
	}

	// 从二分搜索树中删除元素为e的节点
	E remove(E e) {           //size--  return..
		if(!contains(e))
			return null;
		
		E ret = null;
		Node pre = null;
		Stack<Node> sk = new Stack<>(); 
		sk.push(root);
		while(!sk.isEmpty()) {
			 Node cur = sk.pop();
			 if(cur == null)
				 break;
			 
			 if(e.compareTo(cur.e) > 0) {
				 sk.push(cur.right);
				 pre = cur;
			 }
			 else if(e.compareTo(cur.e) < 0) {
				 sk.push(cur.left);
				 pre = cur;
			 }
			 else {
				 ret = cur.e;
				 /**
				  * 找到目标后，经仔细思考，分为三种情况：1、目标为leaf  2、目标只有一个孩子  3、其余（用目标树右侧的min 或 左侧的max 来顶替目标，由于二叉树的特性恰好min或max一定是叶子，不出现迭代）
				  */
				 if(cur.isLeaf()) 
					cur = null;
				 else if(cur.left == null || cur.right == null) {
					 if(pre.left == cur) {
						 if(cur.left != null) {
							 pre.left = cur.left;
						 }
						 else
							 pre.left = cur.right;
						 
					 }
					 else {
						 if(cur.left != null) {
							 pre.right = cur.left;
						 }
						 else
							 pre.right = cur.right;
					 }
					
					 cur = null;
				 }
				 else {
					 Node substitution = removeMin(cur.right);
					 cur.e = substitution.e;
				 }
			 }
			 
		}
	}
	
	// 寻找二分搜索树的最小元素
	E minimum() {
		assert size > 0;
		
		return minimum(root).e;
	}

	private Node minimum(Node node) {
		if(node.left == null)
			return node;
		
		return minimum(node.left);
	}
	
	
	// 寻找二分搜索树的最大元素
	E maximum() {
		assert size > 0;
		
		return maximum(root).e;
	}
	
	private Node maximum(Node node) {
		if(node.right == null)
			return node;
		
		return maximum(node.right);
	}

	// 从二分搜索树中删除最小值所在节点, 返回最小值
	E removeMin() {
		//拿到返回值
		Node minNode = minimum(root); 
		
		//执行删除 并 维护变量；
		root = removeMin(root);  //二分搜索树需要维护的 除了size 还有 root；
		size --;          
		
		return minNode.e;
	}

	private Node removeMin(Node node) {
		if(node.left == null) {
			Node ret = node.right;   //临时变量在方法执行完之后就释放了；
			node.right = null;		//而node.right就不一样了，需要断开联系；
			return ret;
		}
		
		node.left = minimum(node.left);
		
		return node;
	}

	// 从二分搜索树中删除最大值所在节点
	E removeMax() {
		E ret = maximum();
		
		root = removeMax(root);
		size --;
		
		return ret;
		
	}
	
	private Node removeMax(Node node) {
		if(node.right == null) {
			Node ret = node.left;
			node.left = null;
			return ret;
		}
		
		node.right = removeMax(node.right);
		return node;
	}

	// 二分搜索树的前序遍历
	void preOrder() {
		preOrder(root);
	}
   
	private void preOrder(BST_try<E>.Node node) {
		if(node == null)
			return;
		
		System.out.println(node.e);
		
		preOrder(node.left);
		preOrder(node.right);
	}

//	// 二分搜索树的非递归前序遍历
//	void preOrderNR1();
//
//	void preOrderNRtry();

	// 二分搜索树的中序遍历
	void inOrder() {
		inOrder(root);
	}
	private void inOrder(BST_try<E>.Node node) {
		if(node == null)
			return;
		
		inOrder(node.left);
		System.out.println(node.e);
		inOrder(node.right);		
//这里正确的理解应该是 没有右孩子。就是说 从根部朝下一三象限这样斜着刷，刷到头，向右平移一层接着刷，把所有right节点都看成root，所以right也都能遍历一遍；
	}

//
//	/* Classic Non-Recursive algorithm for inorder traversal */
//	// Time Complexity: O(n), n is the node number in the tree
//	// Space Complexity: O(h), h is the height of the tree
//	// NR
//	List<E> inorderTraversal1(Node root);
//
//	// NR
//	List<E> inorderTraversal2(Node root);
//
//	// 二分搜索树的后序遍历
//	void postOrder();
//
//	// postNR
//	List<E> postorderTraversal(Node root);
//
//	// 二分搜索树的层序遍历
//	void levelOrder();

	@Override
	public String toString() {
		StringBuilder res = new StringBuilder();
		generateBSTString(root, 0, res);
		return res.toString();
	}

	// 生成以node为根节点，深度为depth的描述二叉树的字符串
	private void generateBSTString(Node node, int depth, StringBuilder res) {

		if (node == null) {
			res.append(generateDepthString(depth) + "null\n");
			return;
		}

		res.append(generateDepthString(depth) + node.e + "\n");
		generateBSTString(node.left, depth + 1, res);
		generateBSTString(node.right, depth + 1, res);
	}

	private String generateDepthString(int depth) {
		StringBuilder res = new StringBuilder();
		for (int i = 0; i < depth; i++)
			res.append("--");
		return res.toString();
	}


}